Lý do chọn đề tài 1.1.1 Xuất phát từ thực tiễn Trên thế giới, dịch vụ NHTT ra đời vào khoảng giữa những năm 90 sau đó phát triển với số lượng lớn do chi phí hoạt động thấp. NHTT (NHTT) phát triển dựa trên mạng internet có mục đích chính là cung cấp dịch vụ tài chính nhanh hơn với chi phí thấp cho phép khách hàng sử dụng tất cả các dịch vụ ngân hàng từ máy tính hay điện thoại di dộng có kết nối internet. Ngày nay, cùng với sự phát triển của công nghệ và xu thế toàn cầu hóa, khách hàng có thể thực hiện các giao dịch tài chính trên một trang web an toàn do ngân hàng điều hành thông qua các thiết bị viễn thông, máy tính cá nhân, ... NHTT cung cấp các tính năng như sao kê tài khoản ngân hàng, đơn xin vay tiền, chuyển tiền, thanh toán hóa đơn điện tử hay tổng hợp tài khoản cho phép khách hàng giám sát tất cả tài khoản của họ ở một nơi. Việc sử dụng mạnh mẽ các công nghệ kỹ thuật số và mạng internet, mạng viễn thông đã tạo ra các dịch vụ ngân hàng chất lượng cao để tương tác với khách hàng và các bên liên quan một cách hiệu quả (Eisingerich và Bell, 2006; Gordon và cộng sự, 2008; Dajani và Yaseen, 2016). Có thể khẳng định, NHTT cung cấp nhiều lợi thế cho ngân hàng và khách hàng, giúp cuộc sống dễ dàng hơn và nhanh hơn nhờ việc cắt giảm các thủ tục hành chính. Theo báo cáo thống kê, hiện đang có 68.17 triệu người đang sử dụng dịch vụ internet tại Việt Nam vào tháng 8 năm 2020. Trong đó, tổng số người sử dụng các dịch vụ có liên quan tới internet tại Việt Nam đã chính thức tăng khoảng 6.2 triệu (tăng hơn +10,0%) kể từ năm 2019 tính đến năm 2020. Một kết quả thống kê đáng mừng đó là, tình hình sử dụng Internet ở Việt Nam trên tổng dân số người Việt hiện đang đứng ở mức 70% tính đến thời điểm là tháng 1 năm 2020. Trong thời đại của cách mạng công nghệ 4.0, NHĐT càng trở nên phố biến và vai trò quan trọng và dần bổ sung cho các phương thức giao dịch truyền thống. Với việc con người ngày càng phụ thuộc vào Internet trong các hoạt động hàng ngày, việc quảng bá sản phẩm, thương hiệu theo 2 hình thức trực tuyến là điều mà bất cứ doanh nghiệp/ tổ chức nào cũng cần thực hiện. Cũng theo báo cáo Digital Việt Nam 2020, người dùng Việt Nam dành trung bình tới 6 giờ 42 phút mỗi ngày để tham gia các hoạt động liên quan tới mạng Internet. Báo cáo cũng đề cập thêm, người dùng Việt Nam dùng trung bình 2 giờ 32 phút để dùng mạng xã hội, 2 giờ 31 phút để xem các stream hoặc các video trực tuyến và dùng 1 giờ 11 phút để nghe nhạc. 94% là tỷ lệ người dùng Internet ở Việt Nam sử dụng Internet hàng ngày. Và 6% là số người sử dụng Internet ít nhất một lần trong tuần. Nhìn vào số liệu thống kê ta có thể thấy, người dùng Internet ở Việt Nam không tách rời các hoạt động liên quan đến Internet quá một tuần. Cũng theo báo cáo, có 145.8 triệu kết nối di động tại Việt Nam vào tháng 1 năm 2020. Số lượng kết nối di động tại Việt Nam tăng 2,7 triệu (+ 1.9%) trong khoảng thời gian từ tháng 1 năm 2019 đến tháng 1 năm 2020. Số lượng kết nối di động tại Việt Nam vào tháng 1 năm 2020 tương đương với 150% tổng dân số. Mặt khác, trong 6 tháng đầu năm 2020, dịch Covid-19 đã để lại nhiều hậu quả đối với nền kinh tế và cũng góp phần thay đổi thói quen sinh hoạt của nhiều người, đặc biệt là việc sử dụng di động cũng tăng cao hơn. Trên thế giới có khoảng 70% người dùng sử dụng smartphone nhiều hơn do tác động trực tiếp từ Covid-19. Còn tại Việt Nam, theo báo cáo “Thị trường điện thoại và ứng dụng di động Việt Nam 6 tháng đầu năm 2020” do Appota phát hành, tỷ lệ sử dụng điện thoại di động chiếm đến 70% tổng dân số tương đương 150 triệu thiết bị. Trong đó, tỷ lệ người sử dụng smartphone chiếm hơn 45% dân số và xếp hạng thứ 15 trên thế giới. Số lượng thuê bao 3G - 4G chiếm 53% người dùng smartphone. Covid-19 xảy ra làm thay đổi xu hướng tiêu dùng và đã làm thay đổi thói quen tiêu dùng và mua sắm online bùng nổ. Một khảo sát mới nhất của Nielsen đưa ra tại Diễn đàn Tiếp thị trực tuyến 2020 cho thấy, số người tiêu dùng mua sắm online tăng lên 25%, trong khi ở các kênh truyền thống như siêu thị, chợ và tạp hóa chỉ tăng lần lượt 7%, 3% và 6%. Cũng theo khảo sát của Nielsen, có đến 55% người tiêu dùng mua sắm online ở độ tuổi 18-29, trong đó 63% là phụ nữ, 65% là nhân viên văn phòng, 70% có thu nhập cao. Trong số đó, có 55% thực hiện mua sắm qua các ứng dụng di động (mobile app). Khi đại dịch vẫn diễn biến phức tạp trên thế giới, tất cả đều phải 3 thay đổi thói quen sinh hoạt hàng ngày. 82% cho biết mua sắm online trong giai đoạn cách ly xã hội, trong đó 98% cho biết họ tiếp tục mua online kể cả sau cách ly. Khảo sát này cũng chỉ ra, một số hành vi sẽ thay đổi lâu dài với người Việt Nam sau Covid-19, đó là 63% duy trì đặt thức ăn trên mạng, 67% tiếp tục hành vi mua sắm online, đặc biệt 44% cho rằng sẽ không mua hàng bên ngoài khi mua được hàng trên mạng. Hiện nay, Việt Nam đã có gần 45 triệu lượt người tham gia mua sắm trực tuyến. Chính phủ đã đặt mục tiêu tới năm 2025 sẽ có 55% dân số tham gia mua sắm trực tuyến với doanh số khoảng 35 tỷ USD. Việt Nam được đánh giá là một trong những quốc gia có mức tăng trưởng thương mại điện tử (TMĐT) nhanh nhất thế giới, với tốc độ 35% mỗi năm, gấp 2.5 lần so Nhật Bản. Dịch Covid-19 được xem là “cơ hội vàng” cho TMĐT ở Việt Nam khi tốc độ thanh toán và tiêu dùng trực tuyến được thúc đẩy nhanh hơn. Nhưng “chọn mặt” sàn TMĐT nào để “gửi vàng” đã và đang là điểm nghẽn. Câu trả lời chính là việc hướng tới xây dựng một nền tảng tín nhiệm trên nền tảng TMĐT. Nhiều khía cạnh của TMĐT của Việt Nam được mổ xẻ, phân tích tại Diễn đàn: “Khuynh hướng tiêu dùng Việt Nam: Tương lai thanh toán trực tuyến và tiêu dùng online” do Viện Nghiên cứu chiến lược thương hiệu và cạnh tranh tổ chức tại Hà Nội mới đây. Đại dịch COVID-19 đã đẩy nhanh quá trình ứng dụng thương mại điện tử và thanh toán không tiếp xúc tại khu vực Đông Nam Á, từ đó mở ra cơ hội cho các doanh nghiệp. Theo nghiên cứu gần đây nhất của Mastercard Impact Studies, đại dịch COVID-19 đã góp phần thúc đẩy nền kinh tế số tại khu vực Đông Nam Á thông qua đẩy nhanh quá trình ứng dụng các phương thức thương mại điện tử, giao hàng tận nhà, thanh toán số và không tiếp xúc. Báo cáo chỉ ra rằng một số xu hướng và thói quen được hình thành trong bối cảnh ứng phó với đại dịch có thể sẽ tiếp tục được duy trì trong thời gian dài. Theo Nghiên cứu vừa được công bố cuối ngày 22/6 của Mastercard, hơn 40% người tiêu dùng tham gia khảo sát tại Malaysia, Philippines, Singapore và Thái Lan cho biết đã sử dụng các dịch vụ giao hàng tận nhà trong tháng 4 nhiều hơn trong tháng 3. Gần một nửa số người tiêu dùng tham gia khảo sát tại Malaysia, Singapore và Thái Lan cũng cho biết trong cùng giai đoạn đó, họ thực hiện mua sắm trực tuyến nhiều hơn. Bên cạnh những thay đổi trong thói quen mua hàng là 4 xu hướng chuyển dịch sang các phương thức thanh toán mới trên toàn khu vực. Cụ thể phần lớn người tiêu dùng tại các thị trường Đông Nam Á tham gia khảo sát cho biết kể từ khi bắt đầu bùng phát dịch COVID-19, việc sử dụng tiền mặt đã giảm đáng kể với 67% tại Singapore, 64% tại Malaysia, Philippines và 59% tại Thái Lan. Cùng với đó, các phương thức thanh toán không tiếp xúc đang ngày một phổ biến hơn. Tại Singapore, 31% người được khảo sát cho biết họ có xu hướng thực hiện thanh toán không tiếp xúc thông qua thẻ tín dụng. Malaysia, Philippines và Thái Lan ghi nhận sự tăng trưởng mạnh nhất ở ví điện tử và ví di động so với các hình thức thanh toán không tiếp xúc khác. Cũng theo khảo sát này, phần lớn người dùng vẫn thận trọng và e ngại về sự lây lan của dịch bệnh COVID-19, nên tâm lý chung là khá dè chừng trước những khoản mua sắm giá trị lớn. “Đại dịch COVID-19 đã tác động đến mọi người và mọi quốc gia theo những cách khác nhau. Nhiều người tiêu dùng và doanh nghiệp đã nhanh chóng thích ứng với thế giới số và các phương thức thanh toán không dùng tiền mặt để bảo đảm sự an toàn và duy trì tâm thế bình thường trong những thời điểm bất thường và không chắc chắn như hiện nay. Mặc dù các tổ chức, doanh nghiệp và thị trường đã xây dựng kế hoạch cho việc phục hồi, những lo ngại về an toàn và sức khỏe của người dân sẽ luôn là ưu tiên hàng đầu trong mọi chiến lược được đưa ra. Điều này được thể hiện rõ trong cách thức mua sắm và giao dịch của người tiêu dùng khu vực Đông Nam Á”, ông Safdar Khan - Chủ tịch phụ trách các thị trường mới nổi khu vực Đông Nam Á, Mastercard chia sẻ. Dịch COVID-19 đã khiến lượng người lần đầu sử dụng các phương thức thanh toán không tiền mặt mới như ví điện tử, app (ứng dụng) thanh toán của các ngân hàng tăng vọt. Dịch COVID-19 đã thúc đẩy một bộ phận người dân lần đầu tiên tiếp cận với các phương thức thanh toán mới, trong đó có ví điện tử. Riêng đợt dịch COVID-19, số người dùng mới của ví điện tử này đã tăng 30-40%. Số lượng người thanh toán bằng ví điện tử khi đi ăn uống, đi siêu thị hay trả góp cho công ty tài chính cũng tăng. Tính đến hiện nay, lượng người dùng ví MoMo đạt 20 triệu tài khoản, gấp 40 lần so với cách đây 5 năm. Quan trọng nhất là thói quen thanh toán của người dân đã thay đổi. Đây là tín hiệu khả quan cho sự phát triển về thanh toán không dùng tiền mặt tại VN - quốc gia được đánh giá có sự phát triển vượt bậc về số lượng người dùng smartphone và mạng xã hội 5 với tỉ lệ thâm nhập Internet ở mức hơn 60%". Theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước, trong đợt dịch COVID-19, một tháng có khoảng 15 triệu người sử dụng Internet banking và Mobile banking. Ước tính một ngày Việt Nam có khoảng 30 triệu giao dịch thanh toán. Người dùng chuyển sang thanh toán qua thẻ, ứng dụng di động, mã QR... để tăng an toàn và tiện lợi trong mùa dịch COVID-19, đồng thời hưởng ưu đãi từ ngân hàng. Trong bối cảnh dịch COVID-19 diễn biến phức tạp, trên các nền tảng mua sắm online và các chuỗi bán lẻ như siêu thị, cửa hàng tiện lợi, mức độ người dùng thanh toán điện tử đang tăng mạnh. Diễn biến này cũng phù hợp với xu hướng "nói không với tiền mặt" trên toàn thế giới, giữa lúc các nước tăng cường các biện pháp phòng chống sự lây lan của đại dịch. Theo số liệu từ Công ty cổ phần thanh toán quốc gia Việt Nam (Napas), từ Tết Nguyên đán đến giữa tháng 3-2020, tổng số lượng giao dịch thanh toán không dùng tiền mặt qua Napas tăng 76%, tổng giá trị giao dịch tăng 124% so với cùng kỳ năm 2019. Về mặt kinh tế, COVID-19 đã có những tác động tiêu cực khiến cho chuỗi cung ứng dịch vụ, hàng hóa trên toàn cầu cũng như toàn bộ hoạt động sản xuất kinh doanh bị đứt gẫy. Tuy nhiên, trên khía cạnh tích cực, đây lại là cơ hội để thúc đẩy thanh toán không dùng tiền mặt tại Việt Nam. Napas hiện đang quản trị và vận hành hệ thống chuyển mạch tài chính và bù trừ điện tử - một trong bốn hệ thống thanh toán quan trọng của quốc gia - kết nối liên thông mạng lưới trên 19,000 máy ATM, 286,863 máy POS, trên 83 triệu thẻ của gần 50 ngân hàng thương mại trong nước và quốc tế đang hoạt động tại Việt Nam. Đồng thời, Napas cung cấp dịch vụ cổng thanh toán điện tử kết nối với hơn 200 đối tác là các đơn vị cung cấp dịch vụ công, các doanh nghiệp lớn trong các lĩnh vực hãng hàng không, viễn thông, khách sạn, du lịch và nhiều dịch vụ thanh toán điện tử tiện ích khác cho người dân. Cụ thể, trong thời gian qua, Napas đã cung cấp dịch vụ chuyển mạch tài chính cho các giao dịch ATM, thanh toán POS, thanh toán giao dịch thương mại điện tử; cung cấp dịch vụ chuyển tiền nhanh liên ngân hàng 24/7 qua ứng dụng Mobile Banking, Internet banking của 45 ngân hàng thương mại, với trung bình gần 2,8 triệu giao dịch/ngày, giá trị quyết toán trung bình 21,000 tỷ đồng/ngày; cung cấp dịch vụ thanh toán cho dịch vụ công, dịch vụ tiện tích như: điện, nước, cước bưu chính, học phí, viện phí,… 6 Việc triển khai thẻ thanh toán không tiếp xúc của Ngân hàng được đánh giá là mang lại sự thuận tiện cho người dùng, tiết kiệm chi phí vận hành hệ thống quản lý thẻ, vé; phát hành thẻ, vé điện tử của đơn vị vận hành giao thông. Về phía các cơ quan quản lý nhà nước của nhiều quốc gia, việc sử dụng thẻ không tiếp xúc ngân hàng để thanh toán phí giao thông được coi như là một mảnh ghép quan trọng để giảm thiểu sử dụng tiền mặt trong thanh toán. Theo số liệu của NHNN, thanh toán điện tử qua thẻ ngân hàng, internet, điện thoại di động đã đạt kết quả đáng ghi nhận. 2 tháng đầu năm 2020 so với 2 tháng đầu năm 2019, giao dịch thanh toán nội địa qua thẻ ngân hàng tăng cả về số lượng và về giá trị với tỷ lệ tương ứng là hơn 37% và 28%. Giao dịch qua kênh internet tăng gần 33% về giá trị. Đặc biệt, giao dịch qua kênh điện thoại di động tăng 195.3% về số lượng và hơn 117% về giá trị. Đáng chú ý, thanh toán qua QR Code mặc dù là hình thức thanh toán mới song đã được người tiêu dùng đón nhận tích cực, số lượng và giá trị giao dịch năm 2019 tăng tương ứng 1.844% và 1.655% so với năm 2018. Trong đợt dịch Covid-19 vừa qua, theo thống kê của NHNN, một tháng có khoảng 15 triệu người sử dụng internet banking và mobile banking. Ước tính, một ngày Việt Nam có khoảng 30 triệu giao dịch thanh toán. Các số liệu trên cho thấy, phương thức thanh toán tiền mặt đang giảm dần, thay vào đó là xu hướng thanh toán không dùng tiền mặt vì đem lại nhiều lợi ích, đặc biệt ở những người trẻ vì sự năng động, nhạy bén với công nghệ và sự cởi mở với các phương tiện thanh toán mới. 1.1.2 Xuất phát từ lý thuyết Các nghiên cứu lý thuyết cho thấy, NHTT đóng vai trò to lớn đối với sự thay đổi xã hội và cách thức thương mại cá nhân trong dài hạn, qua đó sẽ đóng góp cho hoạt động thương mại trên quy mô lớn, cụ thể: Thứ nhất, đối với nền kinh tế, sự cạnh tranh giữa các ngân hàng về những sản phẩm và dịch vụ của ngân hàng tạo nên nền kinh tế hiện đại sử dụng những công nghệ cao (Hanafizadeh, Behboudi, Koshksaray, và Tabar, 2014; Daniel, 1999; Karjaluoto, Mattila, và Pento, 2002). NHTT là phương thức thanh toán không dùng tiền mặt có một tiềm năng lớn phát triển trong tương lai. Qua đó góp phần nâng cao 7 chất lượng trong thanh toán, đa dạng hóa cách thức thanh toán trong kinh doanh thương mại, giảm bớt chi phí in ấn, lưu thông tiền tệ. Thêm vào đó, với các nguồn dữ liệu được cập nhật kịp thời, NHTW có thể phân tích, lựa chọn các hàm ý, sử dụng công cụ điều tiết, cung ứng tiền tệ tối ưu nhằm điều hòa, ổn định tình hình tài chính tiền tệ, có đủ điều kiện để đánh giá cán cân thương mại và diễn biến tốc độ tăng trưởng kinh tế. NHTT góp phần thúc đẩy các hoạt động kinh tế thương mại, dịch vụ và du lịch của đất nước phát triển, tạo điều kiện mở rộng quan hệ kinh tế thương mại với khu vực và thế giới, đặc biệt góp phần thúc đẩy các hoạt động thương mại điện tử phát triển. Thứ hai, đối với NHTM, NHTT giúp tiết kiệm chi phí, tăng doanh thu, giảm bớt các thủ tục giấy tờ. Các giao dịch qua kênh internet có chi phí vận hành thấp. Chi phí chủ yếu là đầu tư ban đầu, ngân hàng không cần đầu tư nhân sự, địa điểm và các chi phí in ấn, lưu chuyển hồ sơ cho việc giao dịch. Ngày nay, dịch vụ ngân hàng đang vươn tới từng người dân. Đó là dịch vụ ngân hàng tiêu dùng và bán lẻ. NHTT với sự trợ giúp của công nghệ thông tin, cho phép tiến hành các giao dịch bán lẻ với tốc độ cao. Các ngân hàng tung ra thị trường một loạt các sản phẩm NHTT góp phần làm cho dịch vụ ngân hàng trở nên phong phú và phổ biến rộng rãi. Chính sự tiện ích có được từ công nghệ ứng dụng, từ phần mềm, từ nhà cung cấp dịch vụ mạng, dịch vụ internet, NHTT đã trở thành giải pháp tiên phong trong việc đơn giản hóa hoạt động thanh toán. Những ngân hàng thực sự nhận thức được giá trị của NHTT sẽ chiến thắng trong cuộc đua cạnh tranh về chi phí và chất lượng dịch vụ (Wah, 1999; Daniel, 1999; Jayawardhena, 2000). Ngoài ra, NHTT là một giải pháp của NHTM để nâng cao chất lượng dịch vụ và hiệu quả hoạt động, qua đó nâng cao khả năng cạnh tranh của NHTM, qua đó thực hiện chiến lược “toàn cầu hóa” mà không cần mở thêm chi nhánh ở trong nước cũng như ở nước ngoài (Nehmzow,1997; Lamb, Hair, and McDaniel, 2004). Xét về mặt kinh doanh của ngân hàng, NHTT sẽ giúp nâng cao hiệu quả sử dụng vốn. Thông qua các dịch vụ của NHĐT, các lệnh về chi trả, nhờ thu của khách hàng được thực hiện nhanh chóng, tạo điều kiện cho vốn tiền tệ chu chuyển nhanh, thực 8 hiện tốt quan hệ giao dịch, trao đổi tiền – hàng. Qua đó đẩy nhanh tốc độ lưu thông hàng hóa, tiền tệ, nâng cao hiệu quả sử dụng vốn. Thứ ba, đối với khách hàng, NHTT cho phép các khách hàng tiết kiệm chi phí đi lại, thời gian giao dịch. Thay vào đó họ có thể sử dụng khoảng thời gian tiết kiệm này để tập trung cho công việc, giúp nâng cao được năng suất, chất lượng công việc (Kim, Chan and Gupta, 2007; Cheon et al., 2012). Giao dịch thông qua NHTT giúp thông tin liên lạc thuận tiện hơn, hiệu quả hơn, và nhanh hơn so với giao dịch truyền thống. Khách hàng có thể sử dụng dịch vụ một cách tiện lợi, hiệu quả và chủ động trong quản lý tài chính bằng việc kết nối dễ dàng 24h/1 ngày, 7 ngày/1 tuần. Bên cạnh đó, khi sử dụng dịch vụ NHTT giúp khách hàng giảm thiểu rủi ro mất tiền, tiền giả và thời gian kiểm đếm. Các giao dịch giảm bớt được việc thiếu minh bạch so với giao dịch bằng tiền mặt (Rice, 1997; Schiffman and Kanuk, 2000; Benamati and Serva, 2007). NHTT sẽ là xu hướng nổi trội trong lợi thế cạnh tranh của ngành tài chính – ngân hàng. Cùng với sự phát triển của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0, ngày càng nhiều người tiêu dùng sử dụng các sản phẩm, dịch vụ thông qua NHTT như thanh toán, quản lý tài chính, các loại tiền kỹ thuật số… với các sản phẩm đa dạng như: Ví điện tử, công nghệ sổ cái phân tán trên nền tảng blockchain, thương mại trực tuyến B2C, mPOS…. Việt Nam có rất nhiều tiềm năng để NHTT phát triển. Tuy nhiên, đi cùng với những cơ hội phát triển, NHTT tại Việt Nam vẫn còn không ít khó khăn, thách thức như: Thứ nhất, hành lang pháp lý chưa thực sự đầy đủ đối với những hoạt động kinh doanh dựa trên nền tảng công nghệ mới. Thời gian cập nhật, sửa đổi, bổ sung pháp lý còn chậm so với tốc độ phát triển nhanh chóng của công nghệ. Thứ hai, cơ sở hạ tầng công nghệ của Việt Nam chưa đáp ứng yêu cầu của sự phát triển công nghệ cao, đặc biệt là công nghệ bảo mật. Thứ ba, các NHTM thường gặp khó khăn về mô hình kinh doanh, mô hình quản trị truyền thống cũng như định hướng phát triển lâu dài, điều này khiến cho NHTM khó có thể ứng dụng nhanh chóng các sản phẩm dịch vụ thông qua trực tuyến.
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG - NGUYỄN THỊ CẨM PHÚ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN VIỆC LỰA CHỌN DỊCH VỤ NGÂN HÀNG TRỰC TUYẾN CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN: NGHIÊN CỨU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI LUẬN ÁN TIẾN SĨ QUẢN TRỊ KINH DOANH Đồng Nai, năm 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG - LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN VIỆC LỰA CHỌN DỊCH VỤ NGÂN HÀNG TRỰC TUYẾN CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN: NGHIÊN CỨU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI Chuyên ngành: QUẢN TRỊ KINH DOANH Mã số: 9340101 NGUYỄN THỊ CẨM PHÚ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC GVHD 1: TS TRẦN ANH MINH GVHD 2: TS TRẦN ĐĂNG KHOA Đồng Nai, năm 2021 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận án tiến sĩ kinh tế với tên đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn dịch vụ ngân hàng trực tuyến khách hàng cá nhân: Nghiên cứu ngân hàng thương mại” cơng trình nghiên cứu tơi thực với hướng dẫn tập thể nhà khoa học TS Trần Anh Minh TS Trần Đăng Khoa Các số liệu, kết nghiên cứu luận án hồn tồn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Đồng Nai, ngày tháng năm 2021 Nghiên cứu sinh Nguyễn Thị Cẩm Phú LỜI CẢM ƠN Trong trình nghiên cứu học tập Trường Đại Học Lạc Hồng, bên cạnh nỗ lực cố gắng học hỏi thân có đóng góp lớn từ q thầy cơ, chuyên viên từ Khoa, phòng ban Trường Trước hết, tơi xin bày tỏ kính trọng lịng biết ơn sâu sắc đến TS Trần Anh Minh TS Trần Đăng Khoa người hướng dẫn khoa học, ln hướng dẫn tận tình đồng hành tơi để thực luận án Những đánh giá góp ý q thầy giúp tơi có phương pháp luận cách giải vấn đề công việc hồn thành luận án Tơi thật trân trọng biết ơn hướng dẫn đầy tâm huyết quý thầy Tôi xin chân thành cảm quý thầy cô tham gia giảng dạy, đào tạo quản lý chương trình Tiến sĩ Trường Đại học Lạc Hồng Tơi xin bày tỏ lịng biết ơn đến cán viên chức Khoa đào tạo Sau đại học Trường tạo điều kiện thuận lợi suốt trình học tập, nghiên cứu Trường Tơi bày tỏ lòng biết ơn đến đồng nghiệp, chuyên gia, anh chị làm việc ngân hàng thương mại tạo điều kiện thuận lợi cập nhật thông tin, số liệu, khảo sát hồn thành luận án Cuối cùng, tơi xin chân thành gửi lời cảm ơn sâu sắc đến tất bạn bè, người thân, gia đình người ln bên cạnh giúp đỡ, động viên tạo điều kiện thuận lợi để tơi có đủ nghị lực sức khỏe để hoàn thành luận án Xin chân thành cảm ơn! Nghiên cứu sinh Nguyễn Thị Cẩm Phú TÓM TẮT Đối với Việt Nam, cách mạng công nghiệp 4.0 mang lại hội cho kinh tế số, sản xuất dịch vụ thông minh, loại hình nơng nghiệp thơng minh, du lịch thông minh, logistic thông minh mà đặc biệt dịch vụ tài - ngân hàng, giúp tăng suất lao động, tiết kiệm chi phí quản lý, chi phí sản xuất, mang lại lợi ích to lớn cho nhà nước, doanh nghiệp người tiêu dùng Ngân hàng trực tuyến (NHTT) cung cấp tính kê tài khoản ngân hàng, đơn đề nghị vay tiền, chuyển tiền, tốn hóa đơn điện tử hay tổng hợp tài khoản cho phép khách hàng giám sát tất tài khoản họ lúc, nơi NHTT cung cấp nhiều lợi cho ngân hàng khách hàng, giúp cho trình giao dịch nhanh chóng, tiết kiệm hiệu Theo số liệu thống tháng năm 2020, Việt nam có khoảng 68,17 triệu người sử dụng dịch vụ internet Mặt khác, với chủ trương Chính phủ việc hạn chế sử dụng tiền mặt, ảnh hưởng khơng mong muốn đại dịch Covid-19 góp phần thay đổi thói quen sinh hoạt nhiều người, đặc biệt việc sử dụng di động tăng cao Chính vậy, nghiên cứu thực để xác định yếu tố mức độ ảnh hưởng yếu tố đến định sử dụng dịch vụ NHTT NHTM Việt Nam Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính phương pháp nghiên cứu định lượng Kết nghiên cứu định tính thơng qua lược khảo lý thuyết nền, nghiên cứu trước vấn chun gia, mơ hình nghiên cứu dự kiến thang đo sơ phát Từ đó, nghiên cứu thực nghiên cứu định lượng, giai đoạn sơ xác định bảng khảo sát thức sử dụng giai đoạn nghiên cứu thức Tại thành phố lớn gồm Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh, Đà Nẵng, thu thập 443 quan sát đáp ứng yêu cầu để thực phân tích Tiếp tục sử dụng SPSS AMOS kiểm định mơ hình giả thuyết nghiên cứu Kết nghiên cứu yếu tố hiệu kỳ vọng, ảnh hưởng xã hội, giá trị chi phí, hình ảnh thương hiệu, nỗ lực kỳ vọng có ảnh hưởng tích cực đến ý định lựa chọn dịch vụ NHTT Trong đó, cảm nhận rủi ro có ảnh hưởng tiêu cực đến ý định lựa chọn dịch vụ NHTT Nghiên cứu nhóm nữ giới, yếu tố ảnh hưởng đến ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT bao gồm: hiệu kỳ vọng, ảnh hưởng xã hội, giá trị chi phí, cảm nhận rủi ro, hình ảnh thương hiệu, nỗ lực kỳ vọng Trong đó, nhóm nam giới, yếu tố ảnh hưởng đến ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT bao gồm: hiệu kỳ vọng, cảm nhận rủi ro, hình ảnh thương hiệu, nỗ lực kỳ vọng Kết hàm ý khách hàng nữ giới có nhiều quan tâm lựa chọn sử dụng dịch vụ Ngồi ra, phân tích theo nhóm độ tuổi khác nhau, nghiên cứu thu kết thú vị Cụ thể, nhóm độ tuổi 18, có yếu tố tính hữu dụng nỗ lực kỳ vọng ảnh hưởng đến ý định lựa chọn dịch vụ NHTT Do nhóm độ tuổi thường sử dụng dịch vụ ngân hàng Với nhóm độ tuổi 42 tuổi, có yếu tố tính hữu dụng, giá trị chi phí hình ảnh thương hiệu ảnh hưởng đến ý định lựa chọn dịch vụ NHTT Do nhóm độ tuổi thường quan tâm nhiều đến tiết kiệm an toàn tài sản Tương tự, nhóm độ tuổi từ 30 đến 42 tuổi, có yếu tố tính hữu dụng, ảnh hưởng xã hội, cảm nhận rủi ro ảnh hưởng đến ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT Đối với nhóm độ tuổi từ 18 đến 30, đội ngũ trẻ, động có khả tiếp thu cơng nghệ quan tâm đến tiện ích sống Với nhóm độ tuổi này, yếu tố ảnh hưởng đến ý định hành vi lựa chọn dịch vụ NHTT bao gồm: hiệu kỳ vọng, ảnh hưởng xã hội, giá trị chi phí, cảm nhận rủi ro, hình ảnh thương hiệu, nỗ lực kỳ vọng Nghiên cứu tìm thấy chứng cho KHCN có kinh nghiệm sử dụng internet nhiều hơn, họ dễ sàng sử dụng dịch vụ NHTT, làm gia tăng tác động tích cực ý định lựa chọn dịch vụ NHTT đến việc lựa chọn dịch vụ MỤC LỤC Trang DANH MỤC HÌNH VÀ ĐỒ THỊ DANH MỤC BẢNG DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 11 1.2.1 Mục tiêu tổng quát 11 1.2.2 Mục tiêu cụ thể 11 1.3 Câu hỏi nghiên cứu 11 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 12 1.5 Phương pháp nghiên cứu 12 1.5.1 Nghiên cứu định tính 12 1.5.2 Nghiên cứu định lượng sơ 13 1.5.3 Nghiên cứu định lượng thức 14 1.6 Đóng góp đề tài 16 1.7 Kết cấu nghiên cứu 17 Kết luận chương 18 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 19 2.1 Tổng quan Ngân hàng trực tuyến 19 2.1.1 Khái niệm 19 2.1.2 Đặc điểm Ngân hàng trực tuyến 20 2.1.3 Rủi ro Ngân hàng trực tuyến 21 2.2 Các lý thuyết có liên quan việc lựa chọn dịch vụ ngân hàng trực tuyến 23 2.2.1 Lý thuyết việc lựa chọn 23 2.2.2 Lý thuyết giá trị tiêu dùng 26 2.2.3 Lý thuyết hành động hợp lý TRA 28 2.2.4 Lý thuyết hành vi dự định TPB 30 2.2.5 Mơ hình chấp nhận cơng nghệ TAM 31 2.2.6 Lý thuyết chấp nhận sử dụng công nghệ (UTAUT) 33 2.3 Lược khảo nghiên cứu liên quan 35 2.3.1 Các nghiên cứu nước 35 2.3.2 Các nghiên cứu nước 40 2.3.3 Nhận xét nghiên cứu trước mơ hình nghiên cứu đề xuất 47 Kết luận chương 49 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 51 3.1 Quy trình nghiên cứu 51 3.2 Phát triển giả thuyết mơ hình nghiên cứu 52 3.2.1 Phát triển giả thuyết 52 3.2.2 Mơ hình nghiên cứu đề xuất 60 3.3 Nghiên cứu định tính 61 3.4 Nghiên cứu định lượng 62 3.4.1 Nghiên cứu định lượng sơ 62 3.4.2 Nghiên cứu định lượng thức 64 3.5 Kết phát triển thang đo nghiên cứu định tính 68 3.5.1 Đề xuất thang đo 68 3.5.2 Kết điều chỉnh bổ sung thang đo 70 Kết luận chương 73 CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 75 4.1 Kết nghiên cứu định lượng sơ 75 4.1.1 Đánh giá độ tin cậy thang đo 75 4.1.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) 81 4.2 Kết nghiên cứu định lượng thức 86 4.2.1 Thống kê mô tả 87 4.2.2 Kết kiểm định độ tin cậy thang đo 87 4.2.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) 93 4.2.4 Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) 98 4.2.5 Phân tích mơ hình cấu trúc (SEM) 103 4.3 Thảo luận kết nghiên cứu 111 Kết luận chương 114 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ 115 5.1 Kết luận 115 5.2 Hàm ý quản trị kiến nghị .117 5.2.1 Hàm ý NHTM 117 5.2.2 Kiến nghị Ngân hàng Nhà nước Chính phủ 128 5.3 Hạn chế hướng nghiên cứu tương lai 130 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC 1: BẢNG CÂU HỎI SƠ BỘ PHỤ LỤC 2: DANH SÁCH CHUYÊN GIA PHỎNG VẤN PHỤ LỤC 2.1 DÀN BÀI THẢO LUẬN CHUYÊN GIA PHỤ LỤC 2.2 DÀN BÀI THẢO LUẬN NHÀ QUẢN LÝ PHỤ LỤC 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH PHỤ LỤC 4: BẢNG CÂU HỎI KHẢO SÁT SƠ BỘ PHỤ LỤC 5: BẢNG CÂU HỎI KHẢO SÁT CHÍNH THỨC PHỤ LỤC 6: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG SƠ BỘ PHỤ LỤC 7: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG CHÍNH THỨC DANH MỤC HÌNH VÀ ĐỒ THỊ Hình 2.1 Tiến trình định việc lựa chọn .24 Hình 2.2 Lý thuyết giá trị tiêu dùng 26 Hình 2.3 Thuyết hành động hợp lý (TRA) .29 Hình 2.4 Thuyết hành vi dự định (TPB) 30 Hình 2.5 Mơ hình chấp nhận công nghệ TAM 32 Hình 2.6 Mơ hình UTAUT .34 Hình 2.7 Mơ hình UTAUT .35 Hình 2.8 Mơ hình nghiên cứu Paul cộng (2008) 36 Hình 2.9 Mơ hình nghiên cứu Amit Shankar (2018) 37 Hình 2.10 Mơ hình nghiên cứu Sindhu Singh (2017) 38 Hình 2.11 Mơ hình nghiên cứu Saad cộng (2017) 39 Hình 2.12 Mơ hình nghiên cứu Nguyễn cộng (2011) .40 Hình 2.13 Mơ hình nghiên cứu Khưu cộng (2011) 41 Hình 2.14 Mơ hình nghiên cứu Khưu (2016) 42 Hình 2.15 Mơ hình nghiên cứu Trương (2020) 43 Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu 51 Hình 3.2 Mơ hình nghiên cứu đề xuất 61 Hình 4.1 Kết phân tích nhân tố khẳng định (CFA) 100 Hình 4.2 Kết mơ hình cấu trúc (SEM) 104 Hình 4.3 Kết mơ hình cấu trúc (SEM) với biến điều tiết kinh nghiệm sử dụng Internet 110 Extraction Method: Principal Axis Factoring Factor Matrixa Factor LC2 899 LC3 762 LC1 759 Extraction Method: Principal Axis Factoring.a a factors extracted 12 iterations required Rotated Factor Matrixa a Only one factor was extracted The solution cannot be rotated Standardized Regression Weights: (Group number - Default model) HI3 HI5 HI2 HI1 HI4 < < < < < - HI HI HI HI HI Estimate 788 794 740 722 706 XH4 XH5 XH3 XH2 XH1 CP4 CP3 CP2 CP1 HA4 HA3 HA2 HA1 DM2 DM3 DM1 DM4 DSD4 DSD3 DSD2 DSD1 YD1 YD3 YD2 YD4 RRR1 RRR2 RRR3 RRR4 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < - XH XH XH XH XH CP CP CP CP HA HA HA HA DM DM DM DM DSD DSD DSD DSD YD YD YD YD RR RR RR RR Estimate 774 749 752 647 704 924 939 811 650 773 752 745 717 859 684 798 556 771 636 692 718 813 837 737 713 710 742 790 772 Regression Weights: (Group number - Default model) Estimate S.E C.R HI3 < - HI 1.000 HI5 < - HI 1.182 069 17.099 HI2 < - HI 911 058 15.812 HI1 < - HI 852 055 15.366 HI4 < - HI 937 063 14.985 XH4 < - XH 1.000 XH5 < - XH 881 057 15.323 XH3 < - XH 930 063 14.752 XH2 < - XH 785 061 12.768 XH1 < - XH 837 063 13.327 CP4 < - CP 1.000 CP3 < - CP 1.005 032 31.299 CP2 < - CP 866 039 22.260 CP1 < - CP 721 043 16.732 HA4 < - HA 1.000 HA3 < - HA 1.060 071 15.033 HA2 < - HA 1.020 068 14.903 HA1 < - HA 1.060 074 14.353 DM2 < - DM 1.000 DM3 < - DM 693 050 13.885 DM1 < - DM 1.064 069 15.384 DM4 < - DM 622 056 11.032 P Label *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** DSD4 DSD3 DSD2 DSD1 YD1 YD3 YD2 YD4 RRR1 RRR2 RRR3 RRR4 < < < < < < < < < < < < - DSD DSD DSD DSD YD YD YD YD RR RR RR RR Estimate 1.000 787 862 814 1.000 986 888 893 1.000 946 1.016 983 Thang đo S.E C.R P Label 065 066 061 12.041 12.992 13.388 *** *** *** 051 054 056 19.373 16.537 15.888 *** *** *** 068 070 069 13.843 14.552 14.301 *** *** *** Độ tin cậy tổng hợp (CR) Phương sai trích (AVE) Hiệu kỳ vọng (HI) 0.8657 0.5637 Ảnh hưởng xã hội (XH) 0.8478 0.5280 Giá trị chi phí (CP) 0.9032 0.7039 Hình ảnh thương hiệu (HA) 0.8346 0.5580 Tính đổi (DM) 0.8195 0.5379 Nỗ lực kỳ vọng (DSD) 0.7982 0.5983 Cảm nhận rủi ro (RR) 0.8404 0.5687 Ý định lựa chọn (YD) 0.8583 0.6033 Regression Weights: (Group number - Default model) Estimate S.E C.R P Label YD < - HI 351 051 6.925 *** par_51 YD < - XH 186 042 4.449 *** par_52 YD < - CP 179 040 4.454 *** par_53 YD < - RR -.271 053 -5.083 *** par_54 YD < - HA 256 054 4.735 *** par_55 YD < - DM 021 030 707 480 par_56 YD < - DSD 249 045 5.469 *** par_57 LC < - YD 813 050 16.113 *** par_50 HI3 < - HI 1.000 HI5 < - HI 1.188 069 17.125 *** par_1 HI2 < - HI 912 058 15.781 *** par_2 HI1 < - HI 856 056 15.381 *** par_3 HI4 < - HI 938 063 14.935 *** par_4 XH4 < - XH 1.000 XH5 < - XH 882 058 15.315 *** par_5 XH3 < - XH 932 063 14.762 *** par_6 XH2 < - XH 787 062 12.798 *** par_7 XH1 < - XH 839 063 13.346 *** par_8 CP4 < - CP 1.000 CP3 < - CP 1.006 032 31.411 *** par_9 CP2 < - CP 866 039 22.262 *** par_10 CP1 < - CP 721 043 16.732 *** par_11 RRR1 < - RR 1.000 RRR2 < - RR 951 068 13.901 *** par_12 RRR3 < - RR 1.014 070 14.519 *** par_13 RRR4 < - RR 984 069 14.308 *** par_14 HA4 < - HA 1.000 HA3 HA2 HA1 DM2 DM3 DM1 DM4 DSD4 DSD3 DSD2 DSD1 YD1 YD3 YD2 YD4 LC1 LC2 LC3 < < < < < < < < < < < < < < < < < < - HA HA HA DM DM DM DM DSD DSD DSD DSD YD YD YD YD LC LC LC Estimate 1.055 1.016 1.055 1.000 692 1.062 621 1.000 781 856 813 1.000 969 883 914 1.000 1.177 1.047 S.E .070 068 073 C.R 15.086 14.964 14.379 P *** *** *** Label par_15 par_16 par_17 050 069 056 13.878 15.369 11.026 *** par_18 *** par_19 *** par_20 065 066 060 12.055 13.030 13.495 *** par_21 *** par_22 *** par_23 051 054 056 18.918 16.310 16.232 *** par_24 *** par_25 *** par_26 062 060 19.009 17.327 *** par_48 *** par_49 Standardized Regression Weights: (Group number - Default model) YD YD YD YD YD YD YD LC HI3 HI5 HI2 HI1 HI4 XH4 XH5 XH3 XH2 XH1 CP4 CP3 CP2 CP1 RR3 RR4 RR1 RR2 HA4 HA3 HA2 HA1 DM2 DM3 DM1 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < - HI XH CP RR HA DM DSD YD HI HI HI HI HI XH XH XH XH XH CP CP CP CP RR RR RR RR HA HA HA HA DM DM DM Estimate 290 168 194 220 208 024 227 899 786 796 740 723 705 773 748 752 648 705 924 940 810 650 787 772 709 745 776 751 745 715 860 684 798 DM4 DSD4 DSD3 DSD2 DSD1 YD1 YD3 YD2 YD4 LC1 LC2 LC3 < < < < < < < < < < < < - DM DSD DSD DSD DSD YD YD YD YD LC LC LC Estimate 556 773 634 690 719 802 811 723 720 786 854 786 CMIN Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF Default model 107 1053.757 596 000 1.768 Saturated model 703 000 Independence model 37 9195.093 666 000 13.806 RMR, GFI Model RMR GFI AGFI PGFI Default model 025 890 870 754 Saturated model 000 1.000 Independence model 161 253 211 240 Baseline Comparisons Model NFI RFI IFI TLI CFI Delta1 rho1 Delta2 rho2 Default model 885 872 947 940 946 Saturated model 1.000 1.000 1.000 Independence model 000 000 000 000 000 Parsimony-Adjusted Measures Model Default model Saturated model Independence model NCP Model Default model Saturated model Independence model FMIN Model Default model Saturated model Independence model RMSEA Model Default model Independence model AIC Model Default model Saturated model Independence model PRATIO 895 000 1.000 NCP 457.757 000 8529.093 PNFI 792 000 000 LO 90 371.210 000 8222.633 FMIN F0 2.384 1.036 000 000 20.803 19.297 RMSEA 042 170 AIC 1267.757 1406.000 9269.093 PCFI 847 000 000 HI 90 552.145 000 8841.991 LO 90 840 000 18.603 HI 90 1.249 000 20.005 LO 90 HI 90 038 046 167 173 PCLOSE 1.000 000 BCC 1287.885 1538.248 9276.053 BIC 1705.769 4283.780 9420.555 CAIC 1812.769 4986.780 9457.555 ECVI Model Default model Saturated model Independence model ECVI 2.868 3.181 20.971 LO 90 2.672 3.181 20.277 HI 90 3.082 3.181 21.679 MECVI 2.914 3.480 20.987 Bootstrap 1000 lần Parameter YD YD YD YD YD YD YD LC < < < < < < < < - HI XH CP RR HA DM DSD YD SE SE-SE Mean Bias 0.039 0.038 0.043 0.039 0.043 0.034 0.041 0.019 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.29 0.169 0.191 0.223 0.209 0.026 0.225 0.899 0.001 -0.002 0.002 0.001 0.002 -0.001 PHÂN TÍCH CẤU TRÚC ĐA NHĨM ❖ Giới tính Nhóm nữ giới Regression Weights: (NHOM NU GIOI - Unconstrained) Estimate S.E C.R P Label YD < - HI 315 078 4.032 *** b2_1 YD < - XH 178 058 3.066 002 b3_1 YD < - CP 214 062 3.443 *** b4_1 YD < - RR 326 094 3.453 *** b5_1 YD < - HA 206 070 2.946 003 b6_1 YD < - DM 028 048 590 555 b7_1 YD < - DSD 324 077 4.213 *** b8_1 LC < - YD 575 061 9.432 *** b1_1 HI3 < - HI 1.000 HI5 < - HI 1.287 103 12.527 *** a1_1 HI2 < - HI 1.074 090 11.987 *** a2_1 HI1 < - HI 946 086 10.973 *** a3_1 HI4 < - HI 950 092 10.274 *** a4_1 XH4 < - XH 1.000 XH5 < - XH 845 074 11.377 *** a5_1 XH3 < - XH 823 078 10.533 *** a6_1 XH2 < - XH 858 085 10.148 *** a7_1 XH1 < - XH 899 085 10.539 *** a8_1 CP4 < - CP 1.000 CP3 < - CP 999 052 19.038 *** a9_1 CP2 < - CP 905 067 13.404 *** a10_1 CP1 < - CP 694 063 10.959 *** a11_1 RR3 < - RR 1.000 RR4 < - RR 1.069 116 9.205 *** a12_1 RR1 < - RR 959 120 7.982 *** a13_1 RR2 < - RR 1.024 118 8.678 *** a14_1 HA4 < - HA 1.000 HA3 < - HA 933 090 10.318 *** a15_1 HA2 < - HA 918 087 10.505 *** a16_1 SEBias 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 CR -2 2 -1 HA1 DM2 DM3 DM1 DM4 DSD4 DSD3 DSD2 DSD1 YD1 YD3 YD2 YD4 LC1 LC2 LC3 < < < < < < < < < < < < < < < < - HA DM DM DM DM DSD DSD DSD DSD YD YD YD YD LC LC LC Estimate 1.025 1.000 803 1.131 744 1.000 857 841 960 1.000 1.021 857 854 1.000 815 1.060 S.E .103 C.R 9.968 P Label *** a17_1 078 103 085 10.359 11.004 8.761 *** a18_1 *** a19_1 *** a20_1 097 099 099 8.853 8.518 9.701 *** a21_1 *** a22_1 *** a23_1 076 080 082 13.425 10.686 10.411 *** a24_1 *** a25_1 *** a26_1 085 118 9.572 8.963 *** a27_1 *** a28_1 Nhóm nam giới Regression Weights: (NHOM NAM GIOI - Unconstrained) Estimate S.E C.R P YD < - HI 340 066 5.185 *** YD < - XH 058 062 926 354 YD < - CP 070 056 1.246 213 YD < - RR 144 060 2.410 016 YD < - HA 292 103 2.849 004 YD < - DM -.013 037 -.366 714 YD < - DSD 127 054 2.369 018 LC < - YD 600 110 5.453 *** HI3 < - HI 1.000 HI5 < - HI 904 095 9.472 *** HI2 < - HI 633 076 8.307 *** HI1 < - HI 659 073 9.037 *** HI4 < - HI 812 088 9.238 *** XH4 < - XH 1.000 XH5 < - XH 897 099 9.095 *** XH3 < - XH 1.055 117 9.002 *** XH2 < - XH 612 093 6.554 *** XH1 < - XH 657 097 6.746 *** CP4 < - CP 1.000 CP3 < - CP 1.053 061 17.119 *** CP2 < - CP 926 066 14.097 *** CP1 < - CP 628 074 8.504 *** RR3 < - RR 1.000 RR4 < - RR 950 084 11.261 *** RR1 < - RR 933 092 10.167 *** RR2 < - RR 745 074 10.136 *** HA4 < - HA 1.000 HA3 < - HA 1.161 146 7.967 *** HA2 < - HA 1.157 146 7.932 *** HA1 < - HA 1.109 142 7.790 *** DM2 < - DM 1.000 DM3 < - DM 588 065 9.093 *** DM1 < - DM 993 093 10.722 *** DM4 < - DM 504 075 6.693 *** Label b2_2 b3_2 b4_2 b5_2 b6_2 b7_2 b8_2 b1_2 a1_2 a2_2 a3_2 a4_2 a5_2 a6_2 a7_2 a8_2 a9_2 a10_2 a11_2 a12_2 a13_2 a14_2 a15_2 a16_2 a17_2 a18_2 a19_2 a20_2 DSD4 DSD3 DSD2 DSD1 YD1 YD3 YD2 YD4 LC1 LC2 LC3 < < < < < < < < < < < - DSD DSD DSD DSD YD YD YD YD LC LC LC Estimate 1.000 682 937 595 1.000 896 977 1.005 1.000 674 1.347 S.E C.R P Label 097 103 079 7.055 9.115 7.507 *** a21_2 *** a22_2 *** a23_2 118 129 135 7.616 7.557 7.442 *** a24_2 *** a25_2 *** a26_2 131 244 5.155 5.522 *** a27_2 *** a28_2 Assuming model Unconstrained to be correct: Model DF CMIN P Structural weights 36 82.380 000 NFI Delta-1 010 ❖ Độ tuổi Nhóm 18 tuổi Regression Weights: (duoi 18 - Unconstrained) Estimate S.E C.R YD < - HI 385 138 2.797 YD < - XH 101 093 1.092 YD < - CP 039 118 332 YD < - RR 289 186 1.559 YD < - HA 062 107 582 YD < - DM 035 069 507 YD < - DSD 762 214 3.565 LC < - YD 405 094 4.314 HI3 < - HI 1.000 HI5 < - HI 1.202 155 7.768 HI2 < - HI 778 133 5.868 HI1 < - HI 775 126 6.140 HI4 < - HI 750 144 5.206 XH4 < - XH 1.000 XH5 < - XH 659 102 6.483 XH3 < - XH 628 117 5.390 XH2 < - XH 810 150 5.403 XH1 < - XH 914 124 7.349 CP4 < - CP 1.000 CP3 < - CP 982 096 10.262 CP2 < - CP 1.033 104 9.944 CP1 < - CP 607 089 6.800 RR3 < - RR 1.000 RR4 < - RR 904 170 5.304 RR1 < - RR 1.200 215 5.574 RR2 < - RR 938 183 5.115 HA4 < - HA 1.000 HA3 < - HA 668 126 5.308 HA2 < - HA 792 133 5.974 HA1 < - HA 878 145 6.058 DM2 < - DM 1.000 DM3 < - DM 744 110 6.751 DM1 < - DM 1.057 136 7.779 IFI Delta-2 011 P 005 275 740 119 561 612 *** *** Label b2_1 b3_1 b4_1 b5_1 b6_1 b7_1 b8_1 b1_1 *** *** *** *** a1_1 a2_1 a3_1 a4_1 *** *** *** *** a5_1 a6_1 a7_1 a8_1 *** a9_1 *** a10_1 *** a11_1 *** a12_1 *** a13_1 *** a14_1 *** a15_1 *** a16_1 *** a17_1 *** a18_1 *** a19_1 RFI rho-1 002 TLI rho2 002 DM4 < - DM DSD4 < - DSD DSD3 < - DSD DSD2 < - DSD DSD1 < - DSD YD1 < - YD YD3 < - YD YD2 < - YD YD4 < - YD LC1 < - LC LC2 < - LC LC3 < - LC Nhóm từ 18 đến 30 Estimate 690 1.000 1.236 1.251 1.091 1.000 1.053 1.026 818 1.000 1.603 1.779 S.E .115 C.R 6.023 P Label *** a20_1 227 236 221 5.455 5.293 4.944 *** a21_1 *** a22_1 *** a23_1 131 131 150 8.049 7.849 5.458 *** a24_1 *** a25_1 *** a26_1 403 441 3.975 4.035 *** a27_1 *** a28_1 Regression Weights: (tu 18 den 30 - Unconstrained) Estimate S.E C.R P YD < - HI 149 087 1.724 085 YD < - XH 140 058 2.410 016 YD < - CP 150 061 2.449 014 YD < - RR 222 085 2.626 009 YD < - HA 208 083 2.506 012 YD < - DM 072 054 1.327 185 YD < - DSD 141 070 2.011 044 LC < - YD 226 079 2.866 004 HI3 < - HI 1.000 HI5 < - HI 1.251 134 9.335 *** HI2 < - HI 1.135 117 9.668 *** HI1 < - HI 999 114 8.771 *** HI4 < - HI 1.181 129 9.164 *** XH4 < - XH 1.000 XH5 < - XH 905 088 10.245 *** XH3 < - XH 908 094 9.613 *** XH2 < - XH 833 090 9.219 *** XH1 < - XH 931 102 9.126 *** CP4 < - CP 1.000 CP3 < - CP 941 059 16.041 *** CP2 < - CP 742 080 9.300 *** CP1 < - CP 648 083 7.785 *** RR3 < - RR 1.000 RR4 < - RR 1.135 133 8.507 *** RR1 < - RR 947 131 7.227 *** RR2 < - RR 929 125 7.450 *** HA4 < - HA 1.000 HA3 < - HA 1.042 136 7.644 *** HA2 < - HA 1.000 131 7.648 *** HA1 < - HA 1.218 158 7.691 *** DM2 < - DM 1.000 DM3 < - DM 755 094 8.011 *** DM1 < - DM 1.153 132 8.709 *** DM4 < - DM 679 106 6.428 *** DSD4 < - DSD 1.000 DSD3 < - DSD 878 120 7.340 *** DSD2 < - DSD 710 109 6.544 *** DSD1 < - DSD 812 109 7.457 *** Label b2_2 b3_2 b4_2 b5_2 b6_2 b7_2 b8_2 b1_2 a1_2 a2_2 a3_2 a4_2 a5_2 a6_2 a7_2 a8_2 a9_2 a10_2 a11_2 a12_2 a13_2 a14_2 a15_2 a16_2 a17_2 a18_2 a19_2 a20_2 a21_2 a22_2 a23_2 YD1 YD3 YD2 YD4 LC1 LC2 LC3 < < < < < < < - YD YD YD YD LC LC LC Estimate 1.000 1.097 922 790 1.000 S.E C.R P Label 155 157 145 7.065 5.861 5.450 *** a24_2 *** a25_2 *** a26_2 -.419 216-1.942 1.659 602 2.756 052 a27_2 006 a28_2 Nhóm từ 30 đến 42 Regression Weights: (tu 30 den 42 - Unconstrained) Estimate S.E C.R P YD < - HI 236 083 2.838 005 YD < - XH 196 113 1.740 082 YD < - CP 111 119 937 349 YD < - RR 239 133 1.797 072 YD < - HA -.197 252 -.781 435 YD < - DM -.043 060 -.725 468 YD < - DSD 130 104 1.255 210 LC < - YD 237 142 1.669 095 HI3 < - HI 1.000 HI5 < - HI 713 107 6.648 *** HI2 < - HI 591 100 5.941 *** HI1 < - HI 726 095 7.629 *** HI4 < - HI 514 097 5.294 *** XH4 < - XH 1.000 XH5 < - XH 771 129 5.961 *** XH3 < - XH 945 159 5.930 *** XH2 < - XH 523 129 4.046 *** XH1 < - XH 711 129 5.519 *** CP4 < - CP 1.000 CP3 < - CP 920 108 8.547 *** CP2 < - CP 1.124 102 10.974 *** CP1 < - CP 660 113 5.859 *** RR3 < - RR 1.000 RR4 < - RR 926 165 5.617 *** RR1 < - RR 918 182 5.046 *** RR2 < - RR 847 164 5.161 *** HA4 < - HA 1.000 HA3 < - HA 1.442 292 4.937 *** HA2 < - HA 1.256 277 4.543 *** HA1 < - HA 1.321 282 4.685 *** DM2 < - DM 1.000 DM3 < - DM 456 083 5.510 *** DM1 < - DM 873 115 7.605 *** DM4 < - DM 443 098 4.507 *** DSD4 < - DSD 1.000 DSD3 < - DSD 1.010 165 6.111 *** DSD2 < - DSD 1.135 180 6.310 *** DSD1 < - DSD 656 151 4.351 *** YD1 < - YD 1.000 YD3 < - YD 1.218 261 4.662 *** YD2 < - YD 1.245 272 4.581 *** YD4 < - YD 840 221 3.799 *** LC1 < - LC 1.000 Label b2_3 b3_3 b4_3 b5_3 b6_3 b7_3 b8_3 b1_3 a1_3 a2_3 a3_3 a4_3 a5_3 a6_3 a7_3 a8_3 a9_3 a10_3 a11_3 a12_3 a13_3 a14_3 a15_3 a16_3 a17_3 a18_3 a19_3 a20_3 a21_3 a22_3 a23_3 a24_3 a25_3 a26_3 LC2 < - LC LC3 < - LC Nhóm 42 Estimate 002 -.007 S.E .091 268 C.R .027 -.027 Regression Weights: (tren 42 - Unconstrained) Estimate S.E C.R YD < - HI 402 126 3.183 YD < - XH -.157 110 -1.418 YD < - CP 147 070 2.084 YD < - RR 131 086 1.514 YD < - HA 455 159 2.861 YD < - DM -.023 072 -.318 YD < - DSD 059 069 850 LC < - YD 053 101 527 HI3 < - HI 1.000 HI5 < - HI 1.259 196 6.424 HI2 < - HI 703 138 5.078 HI1 < - HI 473 126 3.758 HI4 < - HI 1.202 180 6.693 XH4 < - XH 1.000 XH5 < - XH 1.037 204 5.092 XH3 < - XH 1.147 225 5.106 XH2 < - XH 655 177 3.701 XH1 < - XH 373 161 2.323 CP4 < - CP 1.000 CP3 < - CP 1.090 068 16.073 CP2 < - CP 753 087 8.659 CP1 < - CP 502 098 5.126 RR3 < - RR 1.000 RR4 < - RR 933 103 9.065 RR1 < - RR 829 111 7.455 RR2 < - RR 682 078 8.768 HA4 < - HA 1.000 HA3 < - HA 1.722 297 5.805 HA2 < - HA 1.298 244 5.314 HA1 < - HA 1.065 227 4.698 DM2 < - DM 1.000 DM3 < - DM 858 102 8.384 DM1 < - DM 1.166 144 8.106 DM4 < - DM 676 126 5.380 DSD4 < - DSD 1.000 DSD3 < - DSD 440 122 3.594 DSD2 < - DSD 791 123 6.419 DSD1 < - DSD 495 089 5.567 YD1 < - YD 1.000 YD3 < - YD 544 132 4.138 YD2 < - YD 580 156 3.709 YD4 < - YD 726 174 4.169 LC1 < - LC 1.000 LC2 < - LC 7.851 14.871 528 LC3 < - LC 11.208 21.231 528 P Label 978 a27_3 978 a28_3 P 001 156 037 130 004 750 395 598 Label b2_4 b3_4 b4_4 b5_4 b6_4 b7_4 b8_4 b1_4 *** *** *** *** a1_4 a2_4 a3_4 a4_4 *** *** *** 020 a5_4 a6_4 a7_4 a8_4 *** *** *** a9_4 a10_4 a11_4 *** *** *** a12_4 a13_4 a14_4 *** *** *** a15_4 a16_4 a17_4 *** *** *** a18_4 a19_4 a20_4 *** *** *** a21_4 a22_4 a23_4 *** *** *** a24_4 a25_4 a26_4 598 598 a27_4 a28_4 Assuming model Unconstrained to be correct: Model DF CMIN P Structural weights 108 268.421 NFI Delta-1 026 000 IFI Delta-2 034 RFI rho-1 008 PHÂN TÍCH BIẾN ĐIỀU TIẾT CMIN Model Default model Saturated model Independence model NPAR 42 55 10 RMR, GFI Model Default model Saturated model Independence model RMR 016 000 119 CMIN 21.345 000 1262.379 GFI 991 1.000 520 DF 13 45 P 066 CMIN/DF 1.642 000 28.053 AGFI 960 PGFI 234 414 426 IFI Delta2 993 1.000 000 TLI rho2 976 Baseline Comparisons Model Default model Saturated model Independence model NFI Delta1 983 1.000 000 RMSEA Model Default model Independence model RMSEA 038 247 RFI rho1 941 000 LO 90 000 236 HI 90 066 259 000 CFI 993 1.000 000 PCLOSE 727 000 TLI rho2 011 Regression Weights: (Group number - Default model) Estimate S.E C.R YD < - DSD 218 034 6.447 YD < - HI 288 036 8.110 YD < - RR -.239 036 -6.740 YD < - HA 191 035 5.542 YD < - CP 221 035 6.318 YD < - DM 014 025 559 YD < - XH 172 033 5.148 LC < - YD 1.026 046 22.459 LC < - YD_x_KN 1.329 386 3.441 P *** *** *** *** *** 576 *** *** *** Label par_22 par_23 par_24 par_25 par_26 par_27 par_28 par_29 par_30 ... dịch vụ Ebanking tổng quan nghiên cứu nước, tác giả lựa chọn đề tài nghiên cứu: ? ?Các yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn dịch vụ ngân hàng trực tuyến khách hàng cá nhân: Nghiên cứu ngân hàng thương. .. - LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN VIỆC LỰA CHỌN DỊCH VỤ NGÂN HÀNG TRỰC TUYẾN CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN: NGHIÊN CỨU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI Chuyên ngành: QUẢN TRỊ KINH... động yếu tố ảnh hưởng đến ý định lựa chọn dịch vụ ngân hàng trực tuyến khách hàng cá nhân NHTM Việt Nam - Xác định đo lường tác động ý định lựa chọn đến việc lựa chọn dịch vụ ngân hàng trực tuyến